อย่างน้อยตอนนี้ AI ไม่ใช่ 'magic'
ดร. ยาง Kejian คณะกรรมการสุขภาพหรือคณะกรรมการตรวจสอบของสังคมญี่ปุ่นของสะพานวิศวกรโยธาสมาชิกของความต้านทานทนต่อแรงกระแทกระเบิดออกแบบสภาได้ทำหน้าที่ยาวเป็นประธานของญี่ปุ่นวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีของจีนสำนักงานพันธมิตร. เมื่อเขาออกในการพัฒนาระบบการตรวจสอบที่ชาญฉลาดสำหรับการตรวจสอบสะพานข้ามทศวรรษที่ผ่านมาเอไอยังไม่ได้แพร่กระจายไปยัง ให้กับอุตสาหกรรมก่อสร้างโยธา
ดร. ยางเชื่อว่าปัจจุบันซุปเปอร์ AI จะขึ้นอยู่กับข้อมูลจำนวนมากเทคโนโลยีทำได้โดยขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ของเครื่องและความลึกของการเรียนรู้เพียงแค่ทำข้อมูลจากกล่องดำออกจากเครื่องมือการคิดไม่ได้มีอำนาจทุกอย่าง. วิธีการเรียนรู้ การพัฒนาให้บรรลุความถูกต้องของการคาดการณ์ที่สูงขึ้น. สำหรับวิธีการที่จะดำเนินการมีความแม่นยำสูง, ข้อมูลจำนวนมากเป็นซุปเปอร์มีความหนาแน่นสูงพื้นที่คุณลักษณะมิติสูง, ความแม่นยำของผลลัพธ์การแก้ไขเก็บเกี่ยว. เพื่อใช้ปัญญาประดิษฐ์ที่จะได้รับมีความถูกต้อง เป็นผลให้พวกเขามีจำนวนมากของข้อมูลที่สามารถรับประกันคุณภาพของการคำนวณการแก้ไขและสามารถตั้งค่าข้อมูลคุณลักษณะจำนวนเงินที่ถูกต้อง. แต่ผลที่ได้รับในขณะนี้เอไอความสัมพันธ์ที่ไม่ทำให้เกิดผล. ดังนั้นเอไอ อย่างน้อยตอนนี้ไม่ใช่เครื่องมือที่มีมนต์ขลัง
ความเข้าใจผิดความละโมบและการนมัสการ
ดร. หนุ่มกล่าวว่าตำนานที่ยิ่งใหญ่ที่สุดคือคนที่เนื้อหาที่จะ AI ได้รับความสำเร็จเนื้อหาที่จะตระหนักเช่นเดียวกับเนื้อหาที่ไม่น่าจะประสบความสำเร็จทั้งหมดผสมเข้าด้วยกันเพื่อหารือเกี่ยวกับ. ในความเป็นจริงถ้าคุณไม่เข้าใจความสามารถที่แท้จริงของข้อ จำกัด ของ AI ที่คุณสามารถทำได้ ความไม่รู้ของการตัดสินใจและการวางแผนนำไปสู่ความล้มเหลวความล้มเหลวทั่วไปคือการใช้ AI แต่ไม่สามารถใช้จ่ายเงินได้ตามที่คาดหวังอีกประการหนึ่งคือแม้ว่าจะมีการใช้เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ AI ความคาดหวังสูงเกินไป เพื่อตอบสนองผลและในที่สุดก็ให้ขึ้นและสูญเสียโอกาสในการสร้างสรรค์นวัตกรรม. มีสองประเภทของประสบการณ์ความล้มเหลว แต่อาจในอนาคตที่จะส่งเสริมฝ่ายค้านที่แข็งแกร่งของเอไอกลายเป็นการพัฒนาความต้านทานของ AI
เขาเชื่อว่าเพื่อให้คำตัดสินที่สมจริงเราต้องเข้าใจก่อนว่า AI สามารถทำอะไรได้สิ่งสำคัญคือเราสามารถทำสิ่งที่เราทำได้และสามารถทำได้และสิ่งที่เราสามารถทำได้ในอนาคต
ประการที่สองในระดับทางเทคนิคปัญหาที่ใหญ่ที่สุดคือการเรียนรู้เครื่องจำนวนคุณลักษณะของการออกแบบ, เทียมจำนวนคุณลักษณะที่กำหนดขึ้นอยู่กับระดับของการดำเนินงานที่กำหนดโดยวัตถุที่รู้จักกันดีเช่นความลึกของการเรียนรู้ที่จะแก้ปัญหานี้ดำเนินการสกัดคุณลักษณะของระบบอัตโนมัตินี้ ทำลายมันมีส่วนทำให้คลื่นลูกที่สามของ AI. การจดจำรูปแบบอยู่ในขณะนี้ระดับ AI สูงกว่ามนุษย์เช่นเครื่องตีเล่นหมากรุกแชมป์โลก ฯลฯ ดังนั้นจึงกระตุ้นศาสนาของไอ. ในความเป็นจริง AI และการรับรู้วัตถุในลำดับ ความสามารถอยู่ห่างไกลจากมนุษย์
นอกจากนี้เอไอเป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจเป็นสาเหตุสำคัญของการเคารพบูชาที่นิยม. AI ในการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของอื่น ๆ อีกมากมายที่ยากขึ้นที่จะดำเนินการตีความที่เป็นที่นิยมของกระบวนการค่อยเป็นค่อยไปของกล่องดำลงไปในมนต์ดำทำให้คนที่จะเข้าใจผิด. หนึ่งในพฤติกรรมของมนุษย์ที่สำคัญมากคือโดยสมาคม การคิดเรื่องการอนุมานเป็นต้นการตัดสินใจและการรับรู้ความเข้าใจง่ายมีความเป็นเส้นตรงมากขึ้นและการ AI แบบไม่เป็นเชิงเส้นที่มีมิติสูงจะทำให้เกิดปรากฏการณ์การนมัสการได้ง่ายขึ้น
มาสเตอร์ข้อมูลและควบคุมอนาคตของอุตสาหกรรม AI
หลีกเลี่ยงความเข้าใจผิดที่กล่าวมาข้างต้นสามารถวิเคราะห์และคาดการณ์อนาคตของการพัฒนา AI ได้ดีขึ้นดร. หยางเชื่อว่ากุญแจสำคัญในการพัฒนาอุตสาหกรรม AI ในอนาคตคือการรวบรวมและสะสมข้อมูลผู้ใดจะเข้าใจข้อมูลในอนาคตของอุตสาหกรรม AI ได้ สำหรับคลื่นลูกที่สามของ AI วงการการเมืองและเศรษฐกิจของประเทศญี่ปุ่นยังไม่รอ
สำหรับการตรวจสอบของ AI ในการประยุกต์ใช้ระบบการตรวจสอบที่ชาญฉลาดสำหรับอุตสาหกรรมการก่อสร้าง, ดร. หนุ่มกล่าวว่าขอบเขตของความเสียหายให้กับอาคารการเลือกปฏิบัติในอนาคตเนื่องจากการบาดเจ็บและการแก้ไขปัญหาที่ชัดเจนการทำนาย, การตรวจสอบและการสร้างการตรวจสอบเฝ้าระวังการบริหารจัดการที่จะรับได้เพราะจากการแนะนำของ AI ก้าวหน้า. เป็น วงการวิศวกรรมโยธาในประเทศญี่ปุ่นคาดการณ์ว่าในช่วงปี 2050-2060 อุตสาหกรรมวิศวกรรมโยธาสามารถรับรู้ความสามารถในการตรวจจับอัตโนมัติและซ่อมแซมความเสียหายโครงสร้างโดยอัตโนมัติสร้างบ้านโดยอัตโนมัติในสถานที่ที่ต้องการและสร้างความชาญฉลาดในบริเวณใกล้เคียงทั้งหมด
หากคุณใช้พื้นที่ใกล้เคียงทั้งฉลาดที่ไม่ได้อยู่บนวิศวกรก่อสร้างตกงานมันได้หรือไม่สำหรับคำถามนักข่าววิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีประจำวัน, ดร. ยางไม่ได้คำตอบ. หลังจากสำนึกของบล็อกอัจฉริยะวิศวกรสามารถมุ่งเน้นไปที่อินเตอร์เฟซการทำงานลดค่าใช้จ่ายในการใช้คอมพิวเตอร์ AI ในทางตรงกันข้ามก็มีหน้าที่ในการตัดสินใจภายใต้สภาวะข้อมูลที่น้อยมาก
ข้อมูลแสดงให้เห็นว่าสังคมญี่ปุ่นวิศวกร 2014 คนงานก่อสร้างอยู่ที่ 343,000,000 คนก็คาดว่าจะลดลง 216 ล้านบาทโดยปี 2025 รัฐบาลญี่ปุ่นในเดือนกันยายน 2016 เป้าหมายการประชุมการลงทุนในอนาคต, 2025 จะมีการก่อสร้าง ผลผลิตแรงงานเพิ่มขึ้น 20%